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TensorFlow の logits という単語の意味は何ですか? [重複] 質問する

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TensorFlow の logits という単語の意味は何ですか? [重複] 質問する

次の TensorFlow 関数では、最終層の人工ニューロンの活性化にフィードする必要があります。それは理解しています。しかし、なぜそれが logits と呼ばれるのか理解できません。それは数学関数ではないのですか?

loss_function = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(
     logits = last_layer,
     labels = target_output
)

ベストアンサー1

Logits は、さまざまな意味を持つことができる多義的な用語です。

数学では、ロジット[0, 1]は確率（ ）をR（(-inf, inf)）にマッピングする関数である。

ここに画像の説明を入力してください

確率 0.5 はロジット 0 に対応します。負のロジットは 0.5 未満の確率に対応し、正のロジットは 0.5 を超える確率に対応します。

MLでは、できる

分類モデルが生成する生の（正規化されていない）予測のベクトル。これは通常、正規化関数に渡されます。モデルがマルチクラス分類問題を解く場合、ロジットは通常、ソフトマックス関数への入力になります。次に、ソフトマックス関数は、可能性のあるクラスごとに 1 つの値を持つ（正規化された）確率のベクトルを生成します。

ロジットも 時々シグモイド関数の要素ごとの逆関数を参照します。

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